Профессор математики Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер перестал загружать в Codex оригинальные идеи. В интервью Numberphile он объяснил, что больше не доверяет сервису свои научные находки. При этом профессор охотно признаёт пользу ИИ для собственной работы. Он убрал из общения с помощником самое ценное — ещё не опубликованную мысль, за которую математик может получить признание. Повод тревожиться у его коллег расширился 6 октября 2026 года, когда OpenAI выложила результаты ещё не выпущенной модели. В репозитории сейчас 719 рукописей, сгруппированных в 372 семейства. Бакмастер рассказал The Verge о 3 исследователях, чьи программы, по его оценке, потеряли смысл после этой публикации. Когда намеченная теорема уже доказана, повторное решение обычно теряет научную новизну. Молодому математику приходится выбирать другой вопрос внутри прежнего срока аспирантуры или контракта. Число увольнений и закрытых грантов из этих свидетельств неизвестно. Даже решение о смене темы требует тяжёлой проверки. Около 42% основных результатов OpenAI сопровождаются доказательствами в Lean, языке компьютерной проверки математических рассуждений. Уже 7 октября компания отозвала 3 связанные рукописи: ошибка в знаке разрушила аргумент первой и зависевшие от него доказательства. Одна неисправная ступень увела вниз сразу несколько результатов. Исследователь, узнавший об исчезновении своей задачи, должен ещё выяснить, действительно ли она решена. Срок контракта продолжает идти, пока проверка решает судьбу исследовательского плана. У самого Бакмастера история началась раньше. Вместе с математиком и сотрудником Anthropic Левентом Алпёге он использовал ИИ в работе над уравнениями движения жидкости и загружал черновики в Codex. После близкого по направлению результата OpenAI профессор заподозрил влияние неопубликованных материалов. Его письменное заявление связывает подозрение с доступом сервиса к черновикам. Доказанного использования конкретной записи он не предъявил. Проверка теоремы в Lean устанавливает корректность формального рассуждения, происхождение использованной идеи остаётся отдельным вопросом. Ответ компании также прошёл несколько стадий. Первоначально OpenAI допускала косвенное влияние обезличенных пользовательских данных. В обновлении от 10 сентября компания сообщила, что исключила любое влияние запросов Бакмастера за 2 предыдущих месяца на использованную систему, включая обучение. Это итог её внутреннего расследования. Действующая политика позволяет использовать содержание потребительских сервисов для обучения с учётом настроек, корпоративные продукты по умолчанию исключены. Общая возможность обработки данных объясняет осторожность учёного, участие его черновика в чужом результате требует самостоятельного подтверждения. Однако личная осторожность оставляет открытым путь через рецензента. Бакмастер опасается, что чужую грантовую заявку могут отправить в ИИ ради быстрого отзыва. Национальный научный фонд США ещё в декабре 2023 года запретил рецензентам загружать материалы заявок в неодобренные генеративные сервисы. Отключение обучения в аккаунте автора никак не управляет аккаунтом проверяющего. Сохранность исследования зависит от соблюдения конфиденциальности всеми, кому доверили рукопись, и нарушение придётся устанавливать по конкретной передаче. С первенством возникает другая трудность. Независимая консультативная группа AGMAI предложила предоставлять исследователям доступ к мощным моделям и финансировать осмысление результатов через научные учреждения. OpenAI обещает поддержать семинары и программы, пока её новая модель закрыта. Оплата проверки готовых доказательств даст молодым математикам работу. Возможность ставить собственные задачи потребует доступа к сопоставимым инструментам. Без него компания сможет заявлять следующие результаты быстрее, чем приглашённые ею учёные закончат разбирать предыдущие. @ex_trakt
- 2